＜Web配信＞CAE結果予測AIをつくるためのAIの学習　〜精度向上のためのポイント〜

ディープニューラルネットワークの構築や学習はAI構築のクライマックスといえる工程ですが、それだけに機械学習の知見が多く求められる部分でもあります。

・AIにおける精度とは何か？CAEの精度とは何が違うのか？
・損失関数とは何か？
・L2損失とL1損失の違いは何で、どう使い分ければ良いのか？
など、知っておかなければいけない項目がいくつかあります。

本セミナーでは、AIにおける精度とCAEにおける精度の違いなど、AIを構築する上で注意すべき点を解説します。
また、弊社で実施した事例をもとに、CAE結果を予測するための深層学習ソフトウェアNeural Concept Shape（NCS）によるディープニューラルネットワークの学習や、精度向上のための設定方法について紹介します。
AI を活用した開発期間の短縮や、設計プロセスへのCAE活用にご興味をお持ちの方は、是非ご参加ください。